## ANALISIS USABILITY APLIKASI E-LEARNING DI FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNSIQ WONOSOBO
M. Alif Muwafiq Baihaqy a , Abidarin Rosidi b , Syamsul A Syahdan c a,b,c Magister TeknikInformatikaSTMIK AMIKOM Yogyakarta Jl. Ring road Utara, Condongcatur, Sleman, Yogyakarta 55281
a Email : aviq.baihaqy@unsiq.ac.id
INFO ARTIKEL ABSTRAK Riwayat Artikel: Diterima : 10 Juni 2016 Disetujui : 25 Juni 2016
e-learning merupakan  salah  satu  model  atau  metode  pembelajaran yang sedang digiatkan oleh pemerintah, sesuai dengan Permendikbud Nomor  109  Tahun  2013  tentang  Penyelenggaraan  Pendidikan  Jarak Jauh  pada  Pendidikan  Tinggi.  Teknologi  informasi  dibuat  dengan tujuan  untuk  membantu  manusia  menjadi  lebih  mudah,  efektif  dan efisien.  Semua  kelebihan  dan  kekurangan  pengguna  harus diperhatikan  dalam  merancang  suatu  sistem  agar  dapat  bersifat usable . Green dan Pearson merumuskan empat dimensi terbaik yaitu Easy  of  Use , Customization , Download  Delay dan Content .  Hasil estimasi  SEM  untuk  pengujian goodness  of  fit diamati  melalui Chi- Square , RMSEA, GFI, AGFI, CFI, secara keseluruhan menunjukkan model dapat  diterima  dan  fit  dengan  data  observasinya.  Berdasarkan estimasi standardized solution , variabel Content memiliki nilai faktor terbesar  yang  berarti  memiliki  hubungan  paling  kuat  terhadap User Satisfaction , berdasarkan nilai t-value, variabel ini memiliki pengaruh paling nyata terhadap User  Satisfaction . Sedangkan  variabel Easy  of Use memiliki  nilai  muatan  faktor  paling  kecil,  berdasarkan  nilai  t- hitung,  variabel  ini  memiliki  pengaruh  paling  kecil  terhadap User Satisfaction .  Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  di  susun  rekomendasi berdasarkan  nilai  faktor  pada  indikator  terendah  digunakan  sebagai acuan.  Rekomendasi  yang  dilakukan  mengacu  pada  ISO  9241-151 dan HHS Guidelines .
Kata Kunci: Usability , e-learning , Web, Human Computer Interaction (HCI), SEM ARTICLE INFO
ABSTRACT Article History Received : June 10, 2016 Accepted : June 25, 2016 e-learning is one of the models or methods that are being intensified by the government, according to Permendikbud Number 109 of 2013 on  the  Implementation  of  the  Distance  Education  in  Higher Education.  Information  technology  created  with  the  aim  to  help people  become  more  easily,  effectively  and  efficiently.  All  the advantages and disadvantages users must be considered in designing a  system  to  be  usable.  Green  and  Pearson  formulate  best  four dimensions namely Easy of Use, Customization, Delay and Download Content.  The  estimation  results  of  SEM  for  testing  goodness  of  fit  is observed through Chi-Square, RMSEA, GFI, AGFI, CFI, as a whole shows  a  model  can  be  accepted  and  fit  with  the  data  observations. Based on estimates of standardized solution, the Content variable has a value which means the biggest factors has the closest correlation to the  User  Satisfaction,  based on  the  t-value,  these  variables  have  the most  influence  significantly  on  User  Satisfaction.  While  variable Easy  of  Use  have  the  smallest  factor  loading  value,  based  on  the value  of  t-test,  this  variable  has  the  smallest  influence  on  User Satisfaction.  Based  on  the  analysis  results  can  be  collated recommendations  based  on  the  value  of  a  factor  on  the  lowest indicator  is  used  as  a  reference.  Recommendations  are  made  based on ISO 9241-151 and HHS Guidelines.
Key Words : Usability,
e-learning, Web, Human Computer Interaction
(HCI), SEM

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  dalam mendukung  kehidupan  sehari  hari  semakin pesat  perkembangan  dan  semakin  terasa manfaatnya. Kehadiran internet sebagai teknologi  cepat  telah  membangun  sistem pendidikan  terpola  dengan  baik,  serta  mampu secara  nyata  memberikan  kontribusi  dalam berbagai  bidang  dalam  sektor  pendidikan. Salah  satu  bentuk  kontribusi  dalam  proses pembelajaran  di  Perguruan  Tinggi  khususnya di FASTIKOM UNSIQ adalah dikembangkannya aplikasi yang dapat membantu proses belajar mengajar, serta dapat diakses  oleh  peserta  didik  kapan  saja  dan dimana  saja,  yang  disebut  sebagai  sistem pembelajaran elektronik atau e-learning.
Menurut  Sahfitri,  dkk  (2014),  e-learning adalah  salah  satu  model  atau  metode pembelajaran  yang  sedang  digiatkan  oleh pemerintah,  khususnya  di  bidang  pendidikan. Hal  ini  sesuai  dengan  Permendikbud  Nomor 109  Tahun  2013  tentang  Penyelenggaraan Pendidikan  Jarak  Jauh  pada  Pendidikan Tinggi.
Pemanfaatan e-learning di harapkan mampu meningkatkan  kualitas  pembelajaran,  kualitas aktivitas serta kemandirian mahasiswa. Namun demikan, pemanfaatan e-learning di lingkungan FASTIKOM UNSIQ masih tergolong  rendah,  hal  ini  dilihat  dari  jumlah pengguna  login  yang  masih  sedikit,  meskipun sudah  dilakukan  sosialisasi  kepada  pengguna. Pengguna  yang  dimaksud  adalah  Mahasiswa sebagai  pelaku  utama  dari  aktivitas  e-learning dan Dosen sebagai penyedia materi. Berdasarkan  fakta  tersebut,  perlu  adanya evaluasi  terhadap  implementasi  e-learning dilihat dari sudut pandang pengguna. Penerapan  e-learning  dengan  memperhatikan pengguna  dapat  menciptakan  suatu  sistem yang  sesuai  dan  tepat  bagi  pengguna.  Sistem yang  tepat  bagi  pengguna  akan  memberikan kenyamanan  kepada  pengguna  di  dalam menggunakan  sistem,  dengan  demikian  tujuan penerapan sistem akan dapat dicapai dan tidak akan  mengalami  kegagalan  (Prihati,  dkk, 2012).
Menurut Prihati, (2012), Teknologi informasi dibuat dengan tujuan untuk membantu kehidupan manusia supaya menjadi lebih mudah, efektif  dan  efisien.  Sistem harus
dirancang  se-ergonomis  mungkin  dengan prinsip  Human-Centered  Design,  sehingga memudahkan  pengguna  untuk  menggunakan aplikasi  tersebut.  Semua  kelebihan  dan kekurangan  pengguna  harus  diperhatikan dalam  merancang  suatu  sistem  agar  dapat bersifat usable.
Studi  mengenai usability website  telah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti,  diantaranya adalah Dix (1993) yaitu Effectiviness, Efficiency,  Satisfaction,  Learnability,  Nielsen (1994),  menurut  Preece  et  al.  (1994)  kriteria utama yang harus diperhatikan dalam merancang  suatu  website  yang  usable  adalah effectiveness,  appearance,  navigation,  dan satisfaction.  Consolidated  Usability  Model (2000) yaitu Effectiveness, Efficiency, Satisfaction,  Learnability,  Security.  Ketiga penelitian  tersebut  seluruhnya  mencantumkan perlunya  pengukuran  terhadap  satisfaction sebagai  bagian  dari  parameter  usability. Penelitian  tersebut  juga  memiliki  kekurangan dan  kelebihan  masing-masing,  yaitu  dari  segi kelengkapan  variabel  usability  yang  dibahas. Oleh  sebab  itu,  diperlukan  suatu  penelitian yang meneliti seluruh variabel usability secara komprehensif (Jumeno, dkk, 2010). Green dan Pearson  merumuskan  empat  dimensi  terbaik yaitu  Easy  of  Use,  Customization,  Download Delay dan Content. Dimensi tersebut digunakan untuk mengukur kepuasan pengguna  ( user  satisfaction )  terhadap  suatu sistem,  yaitu  dengan  menentukan  variabel pengukuran  yang  dinilai  memiliki  nilai  yang lebih  kuat  (robust)  namun  sangat  sesuai (parsimonious).
Menurut Sahfitri, dkk (2014), Faktor utama yang dapat dijadikan pedoman dalam pengukuran tingkat keberhasilan implementasi suatu  sistem  atau  perangkat  lunak  adalah usability,  tinggi  rendahnya  hasil  pengukuran usability suatu sistem dapat menjadi tolak ukur untuk  menggambarkan  kemanfaatan  sistem atau  penerimaan  user.  Manfaat  sistem  dapat diukur berdasarkan parameter-parameter kepuasan pengguna (user satisfaction)
terhadap sistem. Pengukuran terhadap keberhasilan  dari  implementasi  suatu  sistem dapat dilakukan untuk mengetahui kemampuan  pengguna  menggunakan  sistem tersebut  sehingga  dapat  tercapai  tujuan  dari penggunaan sistem yang nantinya
menggambarkan  secara  empiris  kepuasan ( Satisfaction ) pengguna terhadap suatu sistem. Selain  itu,  pendapat  dan  keluhan  dari pengguna sebagai pengguna  sistem juga dapat menjadi  bahan  pertimbangan  yang  dapat digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi guna  memperbaiki  atau  mengembangkan sebuah sistem.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur variabel-variabel  yang  mempengaruhi  tingkat kepuasan  pengguna,  mengetahui  hubungan antar faktor usability sehingga dapat mempengaruhi pengguna sistem serta membuat  rekomendasi  perbaikan  atas  aplikasi tersebut berdasarkan

## 2. METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu Action  Research,  Action  Research atau penelitian  tindakan  merupakan  salah  satu bentuk  rancangan  penelitian,  dalam  penelitian tindakan peneliti mendeskripsikan, menginterpretasikan  dan  menjelaskan  suatu situasi  sosial  pada  waktu  yang  bersamaan dengan  melakukan  perubahan  atau  intervensi dengan tujuan perbaikan atau partisipasi.
Gambar 1. Alur Penelitian
Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang terdiri  atas  subjek/obyek  yang  mempunyai kualitas  dan  karakteristik  tertentu  yang  di tetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan ditarik kesimpulannya. Populasi yang dimaksud dalam penelitian ini adalah mahasiswa  aktif  dan  Dosen  di  lingkungan FASTIKOM UNSIQ Wonosobo.
Berdasarkan  pertimbangan  yang  logis seperti  kepraktisan,  keterbatasan  biaya,  waktu dan  tenaga,  tidak  semua  anggota  populasi  di jadikan sampel dalam penelitian ini, melainkan diambil  beberapa  sampel  untuk  mewakili seluruh  populasi.  Teknik  pengambilan  sampel adalah  suatu  cara  mengambil  sampel  yang representatif  dari  sebuah  populasi,  menurut Rahmatina (2010) Sampel representatif adalah sampel  yang  memilikiciri  karakteristik  yang sama atau relatif sama dengan cirikarakteristik populasinya.Tingkat  kerepresentatifan  sampel yangdiambildari  populasi  tertentu  sangat tergantung  pada  jenissampel  yang  digunakan, ukuran sampel yang diambil, dan carapengambilannya. Teknik pengampilan sampel  pada  penelitian  ini  menggunakan Stratified  Random  Sampling /  Sampling  Acak Stratifikasi  dengan  jumlah  sampel  mengacu pada  Hair  et  al.  (2010)  adalah  150.  Dalam sampling  acak  stratifikasi,  populasi  dibagi menjadi  duasegmen  atau  lebih  yang mutually exclusive yang disebutstrata/stratum,berdasarkan kategori kategori.  Strata  merupakan  kumpulan  dari stratum-stratum,anggota dalam stratum diusahakan sehomogen mungkin, sedangkanantar stratum ada perbedaan. Sehingga  dalam  sampling  acakstratifikasi setiap  stratum  terwakili  dalam  sampel, artinyapengambilan sample dilakukan terhadap  semua  stratum  denganmenggunakan prosedur  sampling  acak  sederhana.  Adapun penentuan  jumlah  sampel  yang  akan  di  ambil dapat di hitung menggunakan rumus:
𝑓𝑖 = 𝑁𝑖 𝑁 (1)
Kemudian didapat sample per straturm: 𝑛𝑖 = 𝑓𝑖. 𝑛 (2)
Tabel 1. Jumlah Sampel Mahasiswa Berdasarkan Program Studi Prodi Angkatan  Jumlah Teknik Sipil 2012/2013 6 Teknik Sipil 2013/2014 3 Teknik Sipil 2014/2015 7 Teknik Sipil 2015/2016 8 Sub Total 24 Arsitektur 2012/2013 4 Arsitektur 2013/2014 2 Arsitektur 2014/2015 7 Arsitektur 2015/2016 4 Sub Total 17 Teknik Informatika 2012/2013 19 Teknik Informatika 2013/2014 10 Teknik Informatika 2014/2015 18 Teknik Informatika 2015/2016 18 Sub Total 65 Teknik Elektronika 2013/2014 0 Teknik Elektronika 2014/2015 1 Teknik Elektronika 2015/2016 0 Sub Total 1 Teknik Manufaktur 2013/2014 2 Teknik Manufaktur 2014/2015 5 Teknik Manufaktur 2015/2016 3 Sub Total 10 Manajemen Informatika 2013/2014 2 Manajemen Informatika 2014/2015 3 Manajemen Informatika 2015/2016 3 Sub Total 8 TOTAL MAHASISWA 125 Tabel 2. Jumlah Sampel Dosen Pendidikan  Laki-laki  Perempuan  Jumlah S1 7 3 10 S2 4 1 5 S3 0 0 0 TOTAL 15
Pada  penelitian  ini  alat  ukur  dinyatakan dalam  bentuk  kuesioner  online.  Teknik  untuk menyebarkan  kuesioner  sendiri  yaitu  dengan mensosialisasikan kuesioner pada saat mahasiswa  login  Sistem  Informasi  Akademik. Dengan  seperti  itu  kemungkinan  mahasiswa untuk  mengisi  kuesioner  akan  lebih  baik  dari pada  penyebaran  kuesioner  dengan  cara offline .
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini dilakukan  dengan  metode  survei  kuesioner pada  pengguna  aplikasi.  Survei  dilakukan untuk  mendapatkan  umpan  balik  atas  persepsi pengguna terhadap aplikasi.
Model  kuesioner  yang  digunakan  untuk pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  terdiri dari  22  variabel  teramati  yang  diadopsi  dari penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh  Sigit Hadi  Prayoga  dan  Dana  Indra  Sensuse  (2010) mengacu  pada  model  instrumen  David  T. Green dan J. Michael Pearson.
Tabel 3. Definisi Konstruk Variabel Penelitian Konstruk Indikator Kode Ease of use Sistem yang terorganisasi X1 Struktur navigasi X2 Tata letak/layout halaman X3 Layout halaman yang mudah diakses X4 Kejelasan penyajian informasi X5 Respon yang sesuai berkaitan aksi yang dilakukan X6 Penggunaan scroll halaman X7 Customization Pesan untuk mencegah kesalahan
X8 Kustomisasi informasi X9 Pilihan materi yang beragam X10 Sistem menjadikan seseorang yang unik X11 Informasi yang disediakan dapat dimengerti X12 Sistem menawarkan pengguna untuk menjadi bagian dari group diskusi X13
Download delay Kecepatan loading halaman X14 Kecepatan menampilkan informasi X15 Kecepatan terhadap reaksi dengan informasi yang dapat di kontrol X16 Content Isi materi yang sesuai dengan kebutuhan X17 Isi materi yang beragam X18 Isi materi yang menawarkan tujuan yang jelas X19 Ketepatan menggunakan media untuk mengkomunikasika n isi/materi X20 Satisfaction Kenyamanan Y1 Keinginan untuk mengakses website kembali Y2
Pernyataan yang digunakan dalam kuesioner  menggunakan  skala  Likert,  yaitu skala  yang  digunakan  untuk  mengukur  sikap, pendapat  dan  persepsi  seseorang  dengan memberi skor kepada masing-masing alternatif jawaban.  Prosedur  pengukurannya  adalah responden diminta untuk menyatakan persetujuannya  atas  dasar  persepsi  masing- masing  responden.  Pemberian  nilai  ( scoring ) dilakukan untuk jawaban Sangat-Sangat Setuju (SS)  adalah  nilai  4  demikian  seterusnya menurun  sampai  pada  jawaban  Sangat  Tidak Setuju (STS) yang diberi nilai 1.
Tabel 4. Bobot Nilai Jawaban Responden Jawaban Singkatan Nilai Sangat tidak setuju STS 1 Tidak setuju TS 2 Setuju S 3 Sangat setuju SS 4
Pengisian  form  kuesioner  tersebut  akan direalisasikan  dengan  NIM  Mahasiswa.  Bila data NIM dan Password yang diisikan ternyata tidak  sesuai  dengan  database  yang  dimiliki FASTIKOM,  maka  data  kuesioner  tidak  akan mencatatkan hasil kuesioner sebagai data yang valid.  Selain  itu,  bila  dari  sekian  banyak pertanyaan, tidak seluruhnya responden mengisi,  maka  data  tersebut  dianggap  tidak valid.
Kegiatan  dalam  menganalisis  data  dibagi dalam  beberapa  tahapan.  Tahapan  pertama yang  dilakukan  dalam  mengolah  data  adalah menyiapkan data. Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  primer,  yaitu  data yang  diperoleh  langsung  dari  kuesioner  yang disajikan secara online . Agar dalam penyiapan data  tidak  terdapat  kesalahan  maka  penyiapan data  dilakukan  secara  sistematis  dengan melalui  beberapa  tahap  terlebih  dahulu  yaitu: pengkodean, pemasukan data dan pembentukan data siap olah.
Langkah  selanjutnya  adalah  pengolahan model,  pengelolaan  model  dirancang  sesuai dengan  prosedur  yang  terdapat  dalam  model persamaan  struktural  atau  LISREL  dengan menggunakan data empiris yang telah disiapkan  melalui  pengkodean,  pemasukan data dan pembentukan data siap olah. Kegiatan pengolahan  model  pada  bagian  ini  mencakup kegiatan-kegiatan: identifikasi model, estimasi model,  uji  kecocokan  dan  respesifikasi. Selanjutnya  dilanjutkan  dengan  pengujian hipotesis, Dari model struktural yang terbentuk,  diperoleh  koefisien  hubungan  antar variabel di dalamnya. Koefisien tersebut terdiri dari  koefisien  hubungan  antar  variabel  laten dan  nilai  kontribusi  dari  variabel-variabel manifes  pembentuk  variabel  laten  tersebut. Hubungan  yang  terjadi  pada  model  struktural ini  merupakan  dasar  evaluasi  terhadap hipotesis penelitian. Tingkat signifikansi setiap hubungan  antar  variabel  laten  dilihat  dari  t- value  harus  lebih  besar  dari  1.96  untuk hubungan positif, dan kurang dari  -1.96  untuk hubungan negatif (tingkat kepercayaan α=0.05)  (Sensuse,  dkk,  2010).  Pembuatan rekomendasi  perbaikan  mengacu  pada  standar ISO  9241-151  dan  HHS Guidelines berupa deskripsi  yang  dihasilkan  berdasarkan  nilai koefisien pada hasil penelitian.
Gambar 2. Diagram Jalur UsabilityModel Green & Pearson
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Perhitungan Nilai Indeks Usability
Analisis deskriptif digunakan untuk memberikan  gambaran  awal  atau  deskripsi empiris  atas  data  yang  dikumpulkan  dalam penelitian.  Jenis-jenis  statistik  deskriptif  yang dapat  disajikan  dalam  laporan  penelitian adalah antara lain :
1. Distribusi
Frekuensi Statistik, ini digunakan untuk menggambarkan distribusi frekuensi dari jawaban
responden atas berbagai item variabel yang diteliti.
2. Statistik  Rata-rata,  Statistik  ini  digunakan untuk  menggambarkan  rata-rata  nilai  dari sebuah variabel yang diteliti pada sekelompok responden tertentu.
Nilai Indeks Untuk mendapatkan gambaran mengenai  derajad  persepsi  responden  atas variabel yang akan diteliti, sebuah nilai indeks dapat dikembangkan. Perumusan untuk menghitung  nilai  indeks  adalah  sebagai berikut:
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 = %𝐹1  ∗  1  +  %𝐹  ∗  2  +  %𝐹  ∗  3  +  %𝐹  ∗  4
4
Dimana :
F1 adalah Frekuensi responden yang menjawab  1,  F2  adalah  Frekuensi  responden yang  menjawab  2,  Dan  seterusnya  F4  untuk yang  menjawab  4  dari  skor  yang  digunakan dalam daftar pertanyaan.
Oleh  karena  jawaban  responden  tidak berangkat  dari  angka  0,  tetapi  mulai  angka  1 hingga  4,  maka  angka  indeks  minimal  bisa  di peroleh dari persamaan berikut:
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑚𝑖𝑛 = 100  ∗ 1  +  0  ∗  2  +  0  ∗  3  +  0  ∗  4 4
Sedangkan  nilai  indeks  maksimal  bisa diperoleh dari persamaan berikut:
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑚𝑎𝑥 = 0  ∗  1  +  0  ∗  2  +  0  ∗  3  +  100  ∗  4 4
Maka indeks yang dihasilkan berangkat dari angka  25  hingga  100  dengan  rentang  sebesar 75,  tanpa  angka  0.  Dengan  menggunakan kriteria  tiga  kotak  ( Three-box  method ),  maka rentang sebesar 75 dibagi tiga akan menghasilkan  rentang  sebesar  25  yang  akan digunakan  sebagai  dasar  interpretasi  nilai indeks:
25 – 50   = Rendah 50 – 75   = Sedang 75 – 100   = Tinggi
Tabel 5. Nilai Indeks Usability Indik ator Frekuensi Jawaban Responden (%) Indeks 1 2 3 4 X1 24.7 31.3  31.3 12.7 58.00 X2 10 40 38.7 11.3 62.83 X3 10 28.7  51.3 10 65.33 X4 8.7 31.3  40.7 19.3 67.65 X5 9.3 30.7 50 10 65.18 X6 8 36.7  45.3 10 64.33 X7 18 29.3 44 8.7 60.85 Nilai Indeks Easy of Use 63.45 X8 8.7 36 42.7 12.7 64.90 X9 10.7 30 52 7.3 63.98 X10 9.3 24.7 50 16 68.18 X11 8 27.3  55.3 9.3 66.43 X12 4.7 32 53.3 10 67.15 X13 12 22.7 52 13.3 66.65 Nilai Indeks Customization 66.21 X14 12 34 42.7 11.3 63.33 X15 10.7 34.7  42.7 12 64.05 X16 6 30.7 48 15.3 68.15 Nilai Indeks Download Delay 65.18 X17 4 34 56 6 66.00 X18 8.7 28.7  51.3 11.3 66.30 X19 8.7 25.3 50 16 68.33 X20 6.7 28.7  52.7 12 67.55 Nilai Indeks Content 67.04
Y1 9.3 22.7  54.7 13.3 68.00 Y2 6.7 24 52.7 16.7 69.90 Nilai Indeks User Satisfaction 68.95 Rata-rata Nilai Indeks Usability 66.17
Dari hasil perhitungan nilai indeks diketahui  bahwa  nilai  indeks  untuk  semua variabel  LatenBerdasarkan  konsep three  box method dapat  disimpulkan  bahwa  variabel tersebut  termasuk  dalam  sedang.  Artinya secara  keseluruhan  Indeks  Usability  pada e- learning FASTIKOM  termasuk  kedalam kategori sedang.

## 3.2. ConfirmatoryFactor Analysis
Confirmatory  factor  analysis  dilakukan untuk  menguji  validitas  dan  reliabilitas variabel  indikator  yang  digunakan  untuk mengonfirmasi variabel laten dalam penelitian. Confirmatory  factor  analysis  dilakukan  untuk model  pengukuran  variabel  eksogen  dan variabel endogen.
Confirmatory  Factor  Analysis  terhadap model pengukuran variabel eksogen dilakukan untuk  melihat  validitas  dan  reliabilitas elemen–elemen  Ease  of  Use:  sistem  yang terorganisasi  (X1),  Struktur  Navigasi  (X2), Tata  letak/layout  halaman  (X3),  Layout halaman  yang  mudah  diakses  (X4),  kejelasan penyajian informasi (X5), Respon yang sesuai berkaitan aksi yang dilakukan (X6), penggunaan  scroll  halaman  (X7)  sebagai variable indikator terhadap variabel laten Ease of  Use  (EOU).  Hasil  Confirmatory  factor analysis  terhadap  model  pengukuran  variabel eksogen  menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel indikator  Ease  of  Use  (X1–X7)  reliabel  dan valid dalam mengonfirmasi variabel laten Ease of Use (EOU). Validitas dapat dilihat dari nilai t-value dan muatan faktor standar dari seluruh variabel  indikator  yang  lebih  besar  daripada nilai  kritis  uji  t-value  sebesar  1.96  (nilai patokan  pada  a  =  5%)  untuk  t-value  dan muatan  faktor  standar  lebih  besar  atau  sama dengan  0.5.  Sedangkan  nilai  composite reliability untuk variabel eksogen EOU adalah sebesar  0.63.  Nilai  ini  lebih  besar  dari  cut  off composite  reliability  0.60.  Tingkat  cut  off untuk mengatakan bahwa composite reliability cukup bagus adalah 0.6 (Bagozi dan Yi (1998) dalam  Ghozali,  2012).  Sedangkan  nilai Variance  extracted  untuk  variabel  eksogen
EOU adalah sebesar 0.57. Nilai ini lebih besar dari cut offvariance extracted 0.5. Oleh karena itu,  seluruh  variabel  indikator  dalam  variabel eksogen merupakan variabel yang reliabel.
Confirmatory  factor  analysis  terhadap model pengukuran variabel eksogen Customization  menunjukkan  bahwa  variabel indikator:  Pesan  untuk  mencegah  kesalahan (X8),  kustomisasi  informasi  (X9),  pilihan materi yang beragam (X10), sistem menjadikan  seseorang  yang  unik  dan  dapat dikendalikan (X11), informasi yang disediakan dapat  dimengerti  (X12),  sistem  menawarkan pengguna  untuk  menjadi  bagian  dari  group diskusi  (X13)  merupakan  variabel  yang  valid dan  reliabel  dalam  mengonfirmasi  variabel laten  Customization.  Validitas  ditunjukkan oleh  nilai  t-value  seluruh  variabel  indikator yang melebihi nilai cut off sebesar 1.96. Nilai Composite  Reliability  0.82  sedangkan  nilai Variance  Extracted  0.61  dari  hasil  yang didapat  menunjukkan  seluruh  variabel  laten eksogen  customization  reliabel.  Uji  validitas dan  reliabilitas  melalui  confirmatory  factor analysis dapat dilihat pada tabel 3.9.
Secara  keseluruhan  hasil  confirmatory factor  analysis  menunjukkan  bahwa  seluruh variabel  indikator  yang  digunakan  dalam penelitian  merupakan  variabel  yang  valid  dan reliabel  sehingga  dapat  digunakan  dalam mengestimasi hubungan Easy of Use, Customization,  Download  Delay,  Content dengan  User  Satisfaction.  Hasil  Confirmatory factor  analysis  secara  lengkap  dapat  dilihat pada Tabel 3.9.
Tabel 6. Hasil pengujian Validitas dan
Reliabilitas Variabel  SLF CR VE Keterangan EOU 0.63  0.57 Reliabel X2 0.54 Valid X5 0.80 Valid CUS 0.82  0.61 Reliabel X9 0.78 Valid X10 0.78 Valid X11 0.79 Valid DD 0.78  0.65 Reliabel X14 0.68 Valid X15 0.91 Valid CON 0.80  0.67 Reliabel X19 0.70 Valid
X20 0.92 Valid SAT 0.75  0.61 Reliabel Y1 0.90 Valid Y2 0.63 Valid 3.3. Hubungan  Antar  Variabel  Indikator Terhadap Variabel Laten Hubungan
antara variabel yang diinterpretasikan untuk menggambarkan keeratan  hubungan  suatu  variabel  dengan variabel  lainnya  ditunjukkan  oleh  nilai-nilai muatan  faktor  pada  hasil  estimasi  model. Tingkat keeratan hubungan antar variabel yang terdapat  dalam  model  dapat  dilihat  pada  hasil estimasi  SEM  berupa standardized  solution pada Gambar 3.3. Semakin besar nilai muatan faktor  maka  semakin  kuat  hubungan  antar kedua  variabel.  Selain  melihat  keeratan hubungan  antar  variabel,  uji-T  pada  diagram lintas mempermudah menginterpretasikan hubungan  antar  variabel.  Jika  nilai  T statistik > T tabel dengan (α) 0.05 (T tabel =1.96), maka suatu variabel  berpengaruh  nyata  atau  signifikan terhadap  variabel  lainnya. Gambar  3.4 menunjukkan  diagram  lintasan  model  fit berdasarkan nilai uji-T.
Gambar 3. Diagram Lintasan Model Fit Berdasarkan Estimasi Standardized Solution
(SS)
Gambar 4. Diagram Lintasan Model Fit Berdasarkan Estimasi Nilai T-Value (Uji-T)
Pada Gambar 3.3 merupakan diagram lintas yang telah dianalisis dengan SEM berdasarkan estimasi standardized  solution .  Berdasarkan Gambar 3.3, dapat diartikan bahwa dari empat variabel laten yang  ada,  variabel Content (CON)  memiliki  nilai  muatan  faktor  terbesar yang  berarti  memiliki  hubungan  paling  kuat terhadap user satisfaction . Sedangkan variabel Easy  of  Use (EOU)  memiliki  nilai  muatan faktor paling kecil.
Gambar 3.4 merupakan diagram lintas yang telah dianalisis dengan SEM berdasarkan nilai t-hitung.  Berdasarkan  Gambar  3.4,  dapat diartikan bahwa dari empat variabel laten yang ada  hanya  variabel Content (CON)  yang memiliki pengaruh paling nyata terhadap User Satisfaction .  Variabel Easy  of  Use (EOU) memiliki pengaruh paling kecil.
Variabel  indikator  berhubungan  dengan LTSA  pada  level  tiga  ( System  Component ). Hal  ini  karena  hanya  level  tiga  saja  yang bersifat  normatif,  sehingga  ada  fakta-fakta yang dapat dijadikan rujukan untuk memetakan  variabel  indikator  ke  dalam komponen  LTSA.  Komponen  sistem  LTSA sendiri  terbagi  dalam  tiga  kelompok  utama yaitu  proses  ( process ),  penyimpanan  data ( store ) dan aliran data ( flow ).
Pada  pokok  bahasan  ini  akan  dijelaskan mengenai  hubungan  dari  setiap  variabel eksogen  yang  terbentuk  berdasarkan  dimensi Easy of Use, Customization, Download Delay, Content dengan masing-masing variabel indikatornya.  Hubungan  antara  indikator dengan  variabel  laten  merupakan  hasil estimasi  model  pengukuran.  Nilai  koefisien hubungan  indikator  dengan  variabel  laten dengan kriteria > 0.5 dan nilai t-statistik > 1,96 menunjukan  bahwa  indikator  tersebut  valid sebagai  pengukur  variabel  laten.  Besarnya nilai  muatan  faktor  menunjukkan  besarnya pengaruh  dari  setiap  variabel  indikator terhadap  variabel  latennya.  Jika  nilai  muatan faktor  semakin  besar  maka  semakin  besar pengaruh  dari  indikator  tersebut  terhadap variabel latennya. Nilai muatan faktor (Koofisisen  dan  uji-T)  variabel  indikator dalam  model  pengukuran  dapat  dilihat  pada Tabel 3.11.
X 2 0.70 X 5 0.37 X 9 0.40 X 10 0.40 X 11 0.38 X 14 0.53 X 15 0.17 X 19 0.51 X 20 0.16 EOU CUS DD CON SAT Y1 0.18 Y2 0.60 Chi-Square=50.24, df=34, P-value=0.03591, RMSEA=0.057 0.90 0.63 0.54 0.80 0.78 0.78 0.79 0.68 0.91 0.70 0.92 -0.18 0.32 0.09 0.50 X 2 7.48 X 5 3.35 X 9 6.27 X 10 6.29 X 11 6.09 X 14 6.32 X 15 1.63 X 19 6.08 X 20 1.50 EOU CUS DD CON SAT Y1 1.41 Y2 6.40 Chi-Square=50.24, df=34, P-value=0.03591, RMSEA=0.057 5.46 6.25 8.61 10.51 10.48 10.70 8.24 10.87 8.41 10.94 -0.82 1.47 0.71 4.15
Tabel 7. Nilai muatan faktor (  ) variabel indikator dalam model pengukuran Variabe
l laten Eksoge n Variabel Indikator Koofis ien(  ) Uji T
Ease of Use (  1 ) X2 Struktur Navigasi 0.54 6.25 X5 kejelasan penyajian informasi 0.80 8.61 Customi zation (  2 ) X9 Kustomis asi informasi 0.78 10.51 X10  Pilihan materi yang beragam 0.78 10.48 X11  Pengenda lian keunikan sistem 0.79 10.70 Downlo ad
Delay (  3 ) X14  Loading halaman 0.68 8.24 X15  Kecepata n menampil kan informasi 0.91 10.87
Content (  4 ) X19  Materi yang jelas 0.70 8.41 X20  Ketepatan menggun akan media 0.92 10.94 1. Hubungan  variabel  indikator  terhadap dimensi Ease of Use
Pada  dimensi Easy  of  Use terdapat  7 indikator  yaitu  Struktur  Navigasi  (X2), kejelasan penyajian informasi (X5).
Berdasarkan  Tabel  3.10,  dapat  diketahui bahwa  muatan  faktor  pada  variabel  indikator Ease  of  Use sangat  bervariasi  dengan  muatan tertinggi  pada  variabel  kejelasan  penyajian informasi (X5) sebesar 0.80. Variabel indikator  yang  mempunyai  muatan  tertinggi dan  terendah,  keduanya  berhubungan  dengan coach dan delivery pada bagian proses, learner resource  pada  bagian  penyimpanan  dan Learner  information,  Query,  Catalog  info, Locator, Learning content, Multimedia,
Interaction  content  pada  bagian  aliran  data. Coach merupakan suatu proses yang menggabungkan  informasi  dari  beberapa sumber,  seperti  entitas  siswa,  proses  evaluasi, rapor  siswa  dan  sumber  pembelajaran  dan mungkin  menggunakan  informasi  ini  untuk mencari  dan  memilih  materi  pembelajaran untuk  pengalaman  pembelajaran.  Sedangkan delivery  merupakan  proses  yang  merubah informasi  yang  didapat  melalui materi pembelajaran menjadi presentasi, yang dikirim ke entitas siswa melalui multimedia. Berdasarkan Tabel 3.11 konten pada sistem e- learning tidak  begitu  terorganisir  dengan  baik sehingga  cukup  sulit  dijelajahi,  akan  tetapi dibalik  sulitnya  user  menjelajahi  aplikasi tersebut,  user  berpendapat  bahwa  sistem e- learning menyediakan  informasi  yang  mudah didapat sehingga membuat user tahu apa yang harus dilakukan.
2. Hubungan  variabel  indikator  terhadap dimensi Customization
Variabel  Customization  terdiri  dari  6 indikator  yaitu  kustomisasi  informasi  (X9), pilihan  materi  yang  beragam  (X10),  sistem menjadikan  seseorang  yang  unik  dan  dapat dikendalikan (X11). Muatan faktor pada ketiga variabel indikator tidak terpaut jauh yaitu 0.78 dan  0.79.  hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  ketiga variabel indikator tersebut berpengaruh signifikan terhadap variabel laten
Customization .  Berdasarkan  hasil  estimasi, User  cukup  mudah  dalam  mengatur  informasi seperti mengatur tampilan, menu navigasi, dan mudah  untuk  memilih  materi  yang  user butuhkan  sehingga  user  merasa  memegang kendali atas sistem tersebut ketika menggunakannya. Hubungan LTSA yang membedakan dengan  dimensi Easy  of  Use yaitu  terletak pada  entitas learner pada  proses, behavior , assessment dan learning  preferences pada aliran  data. Entitas  learner merupakan  proses yang  menggambarkan  mahasiswa.  Proses  ini dapat  diakomodasi  oleh  fungsi e-learning Fastikom  pada  fitur  Jurnal  Mengajar,  Modul Pembelajaran dan Tugas. Behavior merupakan aliran  data  dari  proses entitas  learner ke proses evaluasi yang merepresentasikan aktifitas  learner  yang  digunakan  oleh  proses evaluasi.  Aliran  data  ini  dapat  diakomodir
melalui  fasilitas  aktifitas  user  dan  info e- learning dan  tugas. Assessment merupakan aliran  data  dari  proses  evaluasi  ke  proses coach yang  merepresentasikan  status  learner yang  melakukan  aktifitas  quiz  atau  upload tugas. Assessment ini diakomodir oleh fasilitas Upload  tugas,  Penilaian,  dan  Kuis. Learner preferences merupakan  aliran  data  dua  arah yang  merepresentasikan  pertukaran  diantara proses entitaslearner dan coach. Preferensi pembelajaran  dapat  diakomodir  oleh  fasilitas jurnal  mengajar  pada  aplikasi e-learning .  Di dalam  fasilitas  Jurnal  Mengajar  tersebut mahasiswa dapat melihat materi yang diupload oleh  dosen  setiap  di  setiap  pertemuan,  dan mahasiswa  dapat  melakukan  polling  apakah materi  yang  disampaikan  sesuai  dengan  SAP atau silabus.
3. Hubungan  variabel  indikator  terhadap dimensi Download Delay
Variabel  Download  Delay  terdiri  dari  3 indikator  yaitu  kecepatan  loading  halaman (X14),  kecepatan  menampilkan  informasi (X15).  Berdasarkan  Tabel  3.10  muatan  faktor paling  tinggi  didapat  dari  variabel  kecepatan menampilkan  informasi  (X15)  yaitu  0.91. Variabel  tersebut  dilandasi  dengan  variabel kecepatan  loading  halaman  (X14)  yang mempunyai  pengaruh  cukup  signifikan  yaitu sebesar  0,68  hal  ini  dapat  diartikan  bahwa loading  halaman  yang  cepat  mempengaruhi informasi  yang  ditampilkan,  sehingga  user merasa  bahwa  informasi  yang  ditampilkan terasa cukup cepat.
Hubungan  variabel  dengan  teori  LTSA yaitu  pada Entitas  Learner , Coach dan Delivery pada  bagian  proses  dan  semua komponen  pada  bagian  penyimpanan  dan aliran  data  yang  merepresentasikan Learner dalam mengakses aplikasi e-learning membutuhkan  kecepatan loading halaman dan kecepatan  menampilkan  informasi,  dalam  hal ini  di  dapat  dari  proses delivery yang merupakan  proses  yang  merubah  informasi yang  didapat  melalui  materi  pembelajaran menjadi  presentasi  yang  dikirim  ke Entitas Learner melalui multimedia,  Query,  Learning Content, Catalog info dan interaksi konten .
4. Hubungan  variabel  indikator  terhadap dimensi Content
Variabel  Content  terdiri  dari  4  indikator yaitu isi materi yang menawarkan tujuan yang jelas  (X19),  ketepatan  menggunakan  media untuk mengkomunikasikan isi/materi (X20).
Berdasarkan  Tabel  3.10  muatan  faktor tertinggi  didapat  dari  variabel  ketepatan menggunakan media untuk mengkomunikasikan  isi  atau  materi  seperti materi  berbentuk  video  atau  slide  presentasi yaitu sebesar 0,92 sehingga cukup berpengaruh pada indikator tujuan materi yang jelas  hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  estimasi yang  menunjukkan  nilai  tersebut  cukup berpengaruh  yaitu  sebesar  0,70.  Hubungan variabel tersebut terhadap teori LTSA terdapat pada coach, delivery, learner resource, Query, Catalog  info,  Locator,  Learning  content, Multimedia, Interaction content. Query merupakan aliran kontrol dari proses coach ke learning  resource yang  merepresentasikan pencarian permintaan untuk materi pembelajaran. Catalog  info merupakan  aliran data  satu  arah  dari  sumber  pembelajaran ( Learning  resource )  ke  proses  pelatih  ( coach ) yang  merepresentasikan  hasil  dari  pencarian atau  pemilihan  pada  sumber  pembelajaran. Locator dalam  hal  ini  terbagi  menjadi  dua, yaitu  aliran  kontrol  dan  aliran  data.  Aliran kontrol dari delivery menuju sumber pembelajaran merepresentasikan tentang aliran materi  pembelajaran  dan  aliran  data  dari pelatih  menuju delivery merepresentasikan pelatih  memberikan  informasi  berupa  sumber pembelajaran  yang  dapat  diakomodir  oleh fasilitas upload baik tugas maupun materi yang kemudian dapat diakses oleh user/learner.
5. Hubungan  variabel  indikator  terhadap dimensi User Satisfaction
Tabel 8. Nilai Muatan Faktor (  ) Variabel Indikator Dalam Model
Pengukuran
Variabel laten Endogen Variabel Indikator Koof isien (  ) Uji T
User Satisfacti on (  1 )
Y1 Kenyamanan dalam mengakses 0.90 - Y2 Keinginan untuk mengakses kembali 0.63 5.46
Variabel  User  Satisfaction  terdiri  dari  2 indikator  yaitu  kenyamanan  dalam  mengakses (Y1),  keinginan  untuk  mengakses  kembali (Y2). Hasil estimasi terhadap model pengukuran  hubungan  antara  variabel  laten User Satisfaction dengan variabel indikatornya menunjukkan  bahwa  variabel  Kenyamanan dalam  mengakses  (Y1)  merupakan  variabel indikator  yang  memiliki  nilai  loading  terbesar yaitu  0.90.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa variabel  laten  SAT  dibangun/dikonfirmasi paling  besar  oleh  variabel  kenyamanan  dalam mengakses  dibandingkan  variabel  indikator lainnya.  Sedangkan  nilai  loading  hubungan antara  variabel  indikator  keinginan  untuk mengakses kembali (Y2) dengan variabel SAT adalah  sebesar  0.63.  Hasil  estimasi  terhadap model  pengukuran  ini  menjelaskan  bahwa kepuasan  yang  diterima  oleh  pengguna  akan berpengaruh paling besar terhadap Kenyamanan  dalam  mengakses  aplikasi e- learning .
3.4. Hubungan  Model Usability Terhadap

## User Satisfaction
Keeratan hubungan dari setiap dimensi user satisfaction tergambar dari model pengukuran. Koefisien  gamma  (γ)  dari  hubungan  antar variabel  laten  dalam  model  struktural  dapat dilihat pada Tabel 3.12 berikut ini.
Tabel 9. Nilai Gamma (γ) Dari Hubungan
Antar Variabel Laten Dalam Model
Struktural Variabel Laten Eksogen Variabel Laten Endogen Koefisi en (γ) Ease of Use (  1)
User Satisfaction (  1) -0.18
Customization (  2)
User Satisfaction (  1) 0.32
Download Delay (  3) User Satisfaction (  1) 0.09 Content (  4) User Satisfaction (  1) 0.50
Hasil  analisis  terhadap  model  struktural menunjukkan  hubungan  pengaruh  antara variabel  laten  eksogen  EOU,  CUS,  DD,  CON dengan  variabel  laten  endogen  SAT.  Erat tidaknya  hubungan  antar  variabel  laten eksogen  dengan  variabel  laten  endogen ditentukan berdasarkan koefisien gamma pada
Tabel  3.13.  Dimensi  yang  memiliki  hubungan paling  erat  dengan  user  satisfaction  adalah dimensi  content  dengan  koefisien  tertinggi sebesar  0.50.  Besaran  koefisien  ini  berarti dimensi  content  adalah  dimensi  yang  menjadi pertimbangan  utama  oleh  responden  dalam mempengaruhi  usability  karena  dimensi  ini mencerminkan  penampilan  fisik  aplikasi  e- learning.  Eratnya  hubungan  dimensi  ini dengan user satisfaction diduga juga dikarenakan  tingginya  koefisien  pada  variabel indikator  yang  dibangun.  Variabel-variabel indikator  yang  dimiliki  oleh  dimensi  ini memiliki  pengaruh  yang  cukup  signifikan terhadap  user  satisfaction.  Misalnya  variabel indikator  Ketepatan  menggunakan  media (X20) menjadi pertimbangan responden karena ketepatan menggunakan media untuk mengomunikasikan  materi/isi  seperti  materi berbentuk  video  atau  slide  presentasi  yang disediakan aplikasi e-learning dapat
mendorong pengguna untuk kembali mengakses  aplikasi  tersebut  dan  dapat mempengaruhi kenyamanan dalam
mengoperasikan aplikasi e-learning.
Dimensi  customization  merupakan  dimensi yang  memiliki  hubungan  keeratan  terkuat kedua dengan user satisfaction karena memiliki  koefisien  sebesar  0.32.  Keeratan  ini diduga  disebabkan  dimensi  ini  mencakup kustomisasi  pada  aplikasi  e-learning.  Pada dimensi  ini  terdapat  variabel  indikator  yang mempunyai  pengaruh  paling  besar  terhadap dimensi  customization  yaitu  pengendalian keunikan  sistem  (X11).  Variabel  ini  menjadi pertimbangan  responden  karena  responden sebagai  pengguna  aplikasi  e-learning  merasa memegang  kendali  atas  sistem  e-learning ketika menggunakannya.
Dimensi Download Delay memiliki hubungan  keeratan  terkuat  ketiga  dengan  user satisfaction  karena  memiliki  koefisien  sebesar 0.09.  Keeratan  ini  diduga  disebabkan  variabel indikator  pada  dimensi  ini  memiliki  koefisien terbesar kedua yaitu sebesar 0.91 pada variabel kecepatan  menampilkan  informasi  (X15). Variabel  ini  menjadi  pertimbangan  responden karena dalam menggunakan aplikasi e-learning informasi  yang  ditampilkan  cukup  cepat sehingga memudahkan pengguna dalam menelusuri isi atau materi pembelajaran.
Hasil  estimasi  terhadap  model  persamaan struktural,  tiga  variabel  laten  eksogen  CUS, DD,  CON  menunjukkan  hubungan  positif dengan  variabel  laten  SAT.  Sedangkan hubungan  variabel EOU dengan variabel SAT menunjukkan hubungan yang negatif.

## 3.5. Rekomendasi
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  di  susun  rekomendasi berdasarkan  hasil  estimasi  dimana  nilai  factor pada  indikator  terendah  digunakan  sebagai acuan. Rekomendasi yang dilakukan berdasarkan ISO 9241-151 dan HHS Guidelines.
1. Dimensi easy of use
Berdasarkan  Tabel  3.11  navigasi  pada sistem e-learning tidak  begitu  terorganisir dengan  baik,  sehingga  perlu  di  lakukan perbaikan  dalam  membuat  navigasi  berupa link  yang  lebih  terstruktur.  HHS  Guidlines menjabarkan struktur navigasi web terdiri dari segmen  presentasi  seperti  halaman  web  atau objek  media  yang  terkandung  di  dalam halaman  dan  link,  yang  memungkinkan pengguna  dapat  berpindah  dari  antar  muka satu  ke  antar  muka  yang  lainnya.    Navigasi mengacu  pada  metode  yang  digunakan  untuk menemukan  informasi  dalam  sebuah  situs web.  Halaman  navigasi  yang  digunakan terutama  untuk  membantu  pengguna  mencari dan  link  ke  halaman  tujuan.  Skema  navigasi situs  web  dan  fitur  harus  memungkinkan pengguna  untuk  menemukan  dan  mengakses informasi  secara  efektif  dan  efisien.  Jika memungkinkan,  perancang  web  membuat navigasi  yang  singkat  tidak  membutuhkan scroll ke  bawah,  membuat  peta  situs,  dan memberikan  umpan  balik  yang  efektif  pada lokasi  pengguna  didalam  situs  web.  Untuk memudahkan  navigasi,  perancang  web  harus membedakan  dan  mengelompokkan  elemen navigasi  dan  menggunakan  jenis  menu  yang sesuai. Hal ini juga penting untuk menggunakan  label  tab,  menyediakan  daftar link  pada  halaman  yang  panjang  dan menambah  „ glosses’ dimana  akan  membantu pengguna  memilih  link  yang  benar.  Disitus yang  dirancang  dengan  baik,  pengguna  tidak terjebak dalam halaman yang buntu.
HHS  guideline  memberikan  pedoman dalam  merancang  web  berdasarkan  tingkat
kepentingan  ( relative  Importanve )  dan  tingkat keterbuktian  ( strength  of  evidence ).  Berikut acuan yang diberikan oleh HHS Guidelines: a. Provide Feedback on Users’ Location Menyediakan umpan balik pengguna dengan informasi yang mereka butuhkan untuk memahami  dimana  mereka  berada  di  dalam situs  web,  dan  untuk  melanjutkan  ke  aktivitas berikutnya.  Termasuk  contoh  pemberian umpan balik informasi yaitu menyediakan path hirarki informasi seperti breadcrumb , mengubah  bah  warna  link  yang  telah  di  klik dan  menggunakan  isyarat  lainnya  untuk menunjukkan bagian aktif dari layar.
b. Use ‘Glosses’ to Assist Navigation Menyediakan  „ glosses’ untuk  membantu pengguna  memilih  link  yang  benar.  „ glosses’ merupakan  informasi  popup  ketika  pointer mouse  mendekati  link  sehingga  user  dengan jelas link mana yang sedang di tunjuk.
c. Breadcrumb Navigation
Studi  menemukan  bahwa  peserta  tes  yang menerima instruksi tentang penggunaan breadcrumbs  menyelesaikan  tugas  lebih  cepat daripada  mereka  yang  tidak.  Penghemata waktu  ini  dapat  mengakibatkan  peningkatan produktivitas untuk pengguna.
Gambar 5. Screenshoot Navigasi Kondisi Sekarang
Gambar 6. Rancangan Rekomendasi Pada Navigasi
2. Dimensi download delay
Indikator  kecepatan  loading  antar  halaman cukup signifikan akan tetapi menurut pengguna  belum  maksimal  dibanding  dengan kecepatan  informasi  yang  disajikan  oleh sistem,  sehingga  perlu  dilakukan  perbaikan pada  halaman  web  yang  mempengaruhi kecepatan  loading  seperti  penurunan  kualitas gambar. Banyak gambar membutuhkan sejumlah  besar  byte  yang  dapat  memakan waktu  yang  lama  untuk  mendownload, terutama  pada  kecepatan  koneksi  lambat. Ketika  gambar  harus  digunakan,  perancang web  harus  memastikan  bahwa  grafis  pada halaman  tidak  menjadikan  terlalu  lama  untuk di tampilkan, versi thumbnail dari gambar yang lebih  besar  memungkinkan  pengguna  untuk melihat gambar tanpa harus mendownloadnya. Berikut  acuan  yang  diberikan  oleh  HHS Guidelines:
a. Menggunakan  gambar  yang  tidak  lambat untuk di download
Mengambil  langkah  untuk  memastikan bahwa  gambar  pada  situs  web  tidak memperlambat waktu download.
b. Menggunakan  video,  animasi  dan  audio secukupnya
Menggunakan  video,  animasi,  dan  audio hanya ketika untuk membantu menyampaikan.
3. Dimensi Content
Indikator  materi  yang  jelas  pada  sistem  e- learning, dilihat dari muatan faktor mempunyai nilai cukup signifikan, akan tetapi masih  belum  maksimal  dibanding  dengan ketepatan  penggunaan  media.  Oleh  karena  itu perlu  di  tingkatkan  kembali  kejelasan  materi. Dalam  standar  ISO  9241-151  dijelaskan mengenai  panduan  tentang  penyajian  konten antarmuka  pengguna  web.  Konten  adalah bagian  paling  penting  dari  sebuah  situs  web. HHS  Guideline  memberi  acuan best  practices yaitu  dilihat  dari writing  web  content dan content organization.
a. Membuat urutan tindakan yang jelas ketika menjelaskan  tindakan  atau  tugas  yang memiliki  tatanan  yang  natural  atau  urutan struktur  konten,  sehingga  urutan  jelas  dan konsisten.
b. Menggunakan kata yang familiar
Konten  yang  ada  sebaiknya  menggunakan kata-kata  yang  akrab  bagi  pengguna,  sering digunakan  oleh  pengguna.  Kata  kata  yang sering digunakan akan lebih cepat dipahami.
Gambar 7. Screenshoot Kondisi Kontent Saat Ini
Gambar 8. Rancangan Rekomendasi

## Konten
Secara keseluruhan, dimensi yang paling di rekomendasikan  yaitu easy  of  use. Rendahnya nilai  faktor  mengakibatkan  aplikasi  tersebut kurang  diminati  oleh  pengguna  karena  tingkat kepuasan pengguna dinilai masih rendah, oleh karena  itu  perlu  dilakukan  perbaikan  di  sisi interface supaya lebih mudah digunakan.

## 4. PENUTUP 4.1. Simpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  di  bab sebelumnya dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Validitas  di  tunjukkan  oleh  nilai Standard Loading  Factor (SLF)  standar  lebih  besar atau sama dengan 0.5. Reliabilitas ditunjukkan  oleh  nilai  t-value  seluruh variabel  indikator  yang  melebihi  nilai cut off sebesar 1.96, nilai Composite Reliability 0.6dan nilai Variance Extracted 0.50. Secara keseluruhan hasil
confirmatory  factor  analysis menunjukkan bahwa  seluruh  variabel  indikator  yang digunakan  dalam  penelitian  merupakan variabel  yang  valid  dan  reliabel  sehingga dapat  digunakan  dalam  mengestimasi hubungan Easy  of  Use,  Customization, Download  Delay,  Content dengan User Satisfaction .  Hasil  estimasi  SEM  untuk penilaian kebaikan model ( goodness of fit ) secara  keseluruhan,  dapat  diamati  melalui Chi-Square,  RMSEA,  GFI,  AGFI,  CFI. Secara  keseluruhan  uji Goodness  of  Fit menunjukkan model dapat diterima dan fit dengan data observasinya.
2. Berdasarkan estimasi
standardized solution, bahwa  dari  empat  variabel  laten yang ada, variabel Content (CON) memiliki nilai muatan faktor terbesar yang berarti  memiliki  hubungan  paling  kuat terhadap User  Satisfaction, begitu  juga berdasarkan  nilai  t-value,  variabel Content (CON)  memiliki  pengaruh  paling  nyata terhadap User  Satisfaction .  Sedangkan variabel Easy of Use (EOU) memiliki nilai muatan  faktor  paling  kecil,  begitu  juga berdasarkan  nilai  t-hitung,  variabel  ini memiliki  pengaruh  paling  kecil  terhadap
User Satisfaction . 3. Usability aplikasi e-learning berhubungan dengan  implementasi  komponen  LTSA yang  terdiri  dari human,  human  interface, presentation  tools,  student  record  dan courseware database . Human atau learner entity dalam  komponen  LTSA  tidak memperdulikan  secara  umum  kemudahan dalam  menggunakan  aplikasi, learner cenderung  ingin  menemukan  informasi yang  lebih  spesifik.  Berdasarkan  hasil analisis  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat di  susun  rekomendasi  berdasarkan  hasil estimasi dimana nilai faktor pada indikator terendah digunakan sebagai acuan.
Rekomendasi  yang  dilakukan  berdasarkan ISO 9241-151 dan HHS Guidelines.
4.2. Saran
Adapun  saran-saran  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Penelitian  yang  berkaitan  dengan  Human Computer  Interaction  seperti  analisis usability  selalu  menuntut  keterlibatan  dari manusia,  utamanya  pengguna  sistem  agar
dapat mengetahui karakteristik dan kebutuhan  pengguna.  Hal  ini  tentunya menimbulkan  banyak  tantangan  misalnya menemukan subjek yang tepat, meyakinkan  kepada  mereka  untuk  benar- benar  ingin  terlibat  dalam  penelitian  dan ini  merupakan  hal  yang  sulit  dan  banyak memakan  waktu,  terutama  untuk  evaluasi pada  sistem  yang  dirancang  khusus  untuk populasi tertentu.
2. Analisis Usability perlu  dilakukan  dengan model usability yang  lain,  dan  metode evaluasi  atau  teknik  pengambilan  data yang lain supaya lebih subjektif.

## 5. DAFTARPUSTAKA
Aelani  K, Falahah.,  2012,  Pengukuran Usability Sistem Menggunakan USE Questionnaire (Studi Kasus Aplikasi Perwalian Online STIMIK “AMIKBANDUNG”, SNATI 2012, Yogyakarta Agarwal, R.; Venkatesh, V., 2002, Assessing a Firm's Web Presence: A Heuristic Evaluation  Procedure  for  the  Measurement of Usability, Information Systems Research, 13, 2, 168-186 Ariesta, A., 2012, Kajian Learning Management System (LMS) Dengan
Qualitative Weight and SUM (QWS): Studi kasus  D3  Unggulan  Universitas  Budi Luhur, BIT VOL 9 No. 2 September 2012 Davison,  R.  M.,  Martinsons,  M.  G.,  Kock  N.,
(2004),  Journal  :  Information  Systems Journal  :  Principles  of  Canonical  Action Research 14, 65–86 Dinata, R.K., 2012, Evaluasi e-learning ELISA Meggunakan Technology Acceptance
Model (TAM) di Universitas Gadjah Mada, Tesis,  Sekolah  Pasca  Sarjana,  Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta Dix,  A.;  Finlay,  J.;  Abowd,  G.;  Beale,  R., 1993, Human-Computer Interaction, Prentice-Hall, New Jersey Efendi,  E.;  Zhuang,  H.,  2005,  e-learning, Konsep  dan  Aplikasi,  Penerbit  Andi,
Yogyakarta
Ghozali,  I.;  Fuad,  2008,  Structural  Equation
Modeling:  Teori,  Konsep  dan  Aplikasi dengan  Program  LISREL  8.80,    Edisi kedua, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang
Gonzalez, P.; Lozano M.D.; Montero F., 2004,
A  Usability  and  Accessibility  Oriented Development Process, University of Castilla-La Mancha: Spain Green, D.T.; Pearson, J.M., 2004,
Confirmatory  Factor Analysis of Two  Web Site  Usability  Instruments,  Proceedings  of the  Third  Annual  Workshop  on  HCI Research  in  MIS,Washington,  D.  C., December 10-11
Green,  D.T.;  Pearson,  J.M.,  2009,  The Examination  of  two  web  site  usability instruments  for  use  in  B2C  e-Commerce Organizations, Journal of Computer Information Systems Jumeno.; D. H. Putri., 2010, Analisis Usability Website  Universitas  Andalas,  National Conference  on  Applied  Ergonomics  2010, Yogyakarta Khikmawati, M.N., 2010, Implementasi Learning Technology System Architechture untuk  E-Training  PPPPTK  Matematika, Tesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta Marini,  2012,  Kajian  Penggunan  Software AMOS/LISREL  Berdasarkan  Pendekatan
TAM, SNATI 2012, Yogyakarta
Palmer,  J.W.,  2002,  Web  Site  Usability,
Design and Performance Metrics,
Information  Systems  Research,  pg  151; ABI/INFORM Global June 2002 Palupi,  S.,  2012,  Analisis  dan  Desain  E- Learning Diklat Teknis Pengelolaan Perpustakaan Menggunakan Standar Learning  Technology  System  Architecture
(IEEE  P1484.1),  Tesis,  Sekolah  Pasca Sarjana, IPB, Bogor
Prayoga,  S.H.;  Sensuse,  D.I.,  2010,  Analisis Usability  Pada  Aplikasi  Berbasis  Web dengan  Mengadopsi  Model  Kepuasan Pengguna (User Satisfaction), Jurnal Sistem Informasi MTI-UI, Jakarta
Prihati.,  20  Januari  2013,  Penerapan  Model Human  Computer  Interaction  (HCI)  Dalam Analisis  Sistem  Informasi  (Studi  Kasus
SAS
DIKMENTI
DKI
Jakarta), http://Eprints.undip.ac.id/36404/
Qashim,  A.  dkk,  2014,  Evaluasi  Human
Machine  Interface  Menggunakan  Kriteria Usability Pada Sistem E-learning Perguruan Tinggi, Jurnal Sistem Informasi Bisnis Rahmatina, Desi., 2010, Prosedur Menggunakan  Stratified  Random  Sampling Method  Dalam  Mengestimasi  Parameter Populasi, JEMI 2010
Ramadiani,  dkk.,  E-Learning  User  Interface Acceptance  Based  On  Analysis  Of  User's Style, Usability And User Benefits
Ridwan,  F.Z.;  Hardianto,  D.;  Sucahyo,  Y.G.,
2008,  Analisa  Usability  Untuk  Mengetahui User  Experience  Pada  Aplikasi  Berbasis Web, KNS&I08-033
Sahfitri, V., 2014, Analisis Usability Sistem E- Learning Menggunakan Use Questionnaire, Prosiding SNaPP2014
Simarmata,  J.,  2010,  Rekayasa  Web,  Penerbit
Andi, Yogyakarta
Simbolon,  W.A.,  2007,  Hubungan  Antara Shopping  Environment  Dengan  Shopping Behaviour  dan  Impulsive  Buying:  Sebuah Pendekatan  Model  Mehrabian  dan  Russel (M-R  MODEL),  Tesis,  Program  Studi Manajemen  Agribisnis,  Fakultas  Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor Sudarmawan;  Ariyus,  D.,  2007,  Interaksi Manusia  dan  Komputer,  Penerbit  Andi, Yogyakarta
U.  S.  Department  of  Health  &  Human Services.,  25  Juli  2012,  Usability  Basics, http://www. usability.gov
Wijanto,  S.H.,  2008,  Structural  Equation Modeling dengan LISREL 8.8: Konsep dan Tutorial,  Edisi  Pertama,  Graha  Ilmu, Yogyakarta
Zunriana,  A.,  2015,  Uji  Usabilitas  Jarak  Jauh (Remote  Usability  Testing)  pada  Portal Web  Perpustakaan  Nasional  Republik Indonesia,  Record  and  Library  Journal  Vol 1, No 1 Januari-Juni 2015